DEIM Forum 2019 P1-119

周辺知識獲得のための検索行動アチーブメント
山田 純平†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿１丁目２４−２
E-mail: †j115104@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年，インターネットと情報端末の普及に伴い，検索エンジンを利用し，情報を得る機会が多くなった．

しかしながら，ユーザが新たに知識を得ようとする場合，適切な検索クエリが思い浮かばない問題や，検索に集中するあまり特定のトピックの Web ページばかりを閲覧してしまう問題がある．一方，ゲームの分野ではアチーブメントという考えがあり，取るべき行動の指針やその区切りが示される．そこで本研究では，同じ検索行動に対して行動回数を適度に通知することで区切りを与え，周辺知識につながる具体的な検索クエリを提示することで，ユーザが周辺知識を効率よく得られるような検索行動アチーブメントを提案する．
キーワード アチーブメント，ゲーミフィケーション，検索行動

1. は じ め にントを見るのかの選択が与えられる．また，他のアチーブメントを見た場合，ゲームの新しい要素を知ることになる．例えば，近年，インターネットと情報端末の普及に伴い，情報検索が敵 X の存在を知らなかったユーザが，「敵 X を倒す」というアより身近なものとなった．検索行動の代表として Web 検索がチーブメントを見た場合である．このように，ゲームにおけるあげられる．Web 検索では知りたい事柄について検索する場合

アチーブメントにはプレイヤに対してゲームのプレイに区切りに，ユーザが適切な検索クエリを入力できるとは限らない．まを与え，目標を付与し，知らない要素に触れさせる効果がある

た，検索に集中するあまり，検索結果から類似する記事ばかりと考えられる．

を閲覧してしまう場合がある．このような場合において，類似

そこで本研究では，このゲームにおけるアチーブメントを検する記事を一定数以上閲覧すると，閲覧する記事数に対して，索行動に適用した検索行動アチーブメントを提案する．具体的新しい情報を効率よく得られない問題が生じる．には，同じ検索行動に対する行動回数を適度に通知することでこの問題について，ゲームの分野におけるアチーブメントを区切りを与え，周辺知識につながる具体的な目標を提示する．

用いた解決策を検討する．このようなゲームの分野における考このアチーブメントを Web 検索時に提示することで，閲覧すえを利用し，他の分野の課題解決することを，ゲーミフィケー

る Web ページが特定のトピックに偏ってしまう問題を解決すションという．一例として，地域活性化のために街全体を人生る．さらに，具体的な検索クエリを提示することで，検索クエゲームのマス目として行う「まちあそび人生ゲーム」（注 1）などリが思い浮かばない問題を解決する．これら 2 つを組み合わすが挙げられる．ここでのゲーミフィケーションの効果として，ことで周辺知識獲得の機会の増加を促すことを目的とする．検街全体で人生ゲームを利用することで，地域活性化という目的

索行動アチーブメントの概要を図 1 に示す．あるユーザの検索のために，普段はただ通り過ぎてしまう商店街の店に消費者を目的に対する検索行動を直線，検索行動中の区切りアチーブメ１マスとして立ち寄らせ，知ってもらう機会を与えることがでントによる区切りを丸で示し，各区切りから提示した検索クエきる．

リによって具体的な周辺知識獲得のための目標が得られ，新た本研究のゲーミフィケーションではゲームシステムの中から，アチーブメントという概念を用いる．ゲームにおけるアチーブ
メントでは，プレイヤのある行動で用意された条件が達成されな検索行動へとつながる．
これら Web 検索における検索行動アチーブメントの要件は以下である．

ると獲得できる証である．あるアチーブメントを得たプレイヤ•

要件 1：ユーザの検索行動に区切りを与える

はその達成通知により，プレイに区切りが与えられる．例えば，•要件 2：検索トピックの周辺知識につながる検索クエリ

経験値を集めているプレイヤが「敵を 100 匹倒す」というアを与えるチーブメントを達成したとする．プレイヤは自分が目標として本稿の構成は，以下の通りである．2 節ではこれまでの検索いた経験値集めは完了していないが，システムに用意されてい支援に関する研究から，本研究と他の先行研究との相違点につた「敵を 100 匹倒す」という目標を達成した通知に気づくこといて触れる．また，関連研究として課題解決にゲーミフィケーで，無視してこのまま続けるか，一旦中断して他のアチーブメションを用いた研究を紹介する．3 節では検索行動アチーブメントについて定義する．4 節では抽出した具体的な検索クエリ（注 1）：https://style.nikkei.com/article/

DGXMZO20319720U7A820C1000000?channel=DF260120166491(2018/11/13)の評価実験とその結果について議論する．最後に 5 節ではまとめと今後の課題について述べる．

に利用されている．本研究では，ゲームにおけるアチーブメン
トという考えに着目し，区切り，目標の付与，知らない要素の提示という 3 つの効果を利用することで，検索行動に周辺知識獲得の機会を促す．
図 1 検索行動アチーブメント

2. 関 連 研 究

3. 検索行動アチーブメント
3. 1 概要

本研究では検索行動アチーブメントとして，2 種類のアチー

2. 1 Web 検索支援ブメントを定義する．1 つ目は，ユーザの検索行動中に達成通

これまでユーザの検索行動における検索支援について多くの知をすることで，区切りを付与する区切りアチーブメントであ研究がされてきた．その中にはユーザに検索クエリを提示する

る．2 つ目は，区切りアチーブメントの通知後に，ユーザの検研究 [1] [2] や，関連キーワードを提示する研究 [3] などがある．

索トピックにあった検索クエリを提示し，具体的な目標を付与

渡辺ら [4] は閲覧中の Web ページに関連する情報の検索を支するクエリアチーブメントである．

援するために，検索クエリ中の 1 番目の検索キーワードを自動ユーザが Web 検索中に，同じクエリの検索結果から一定数抽出する手法を提案している．ユーザは，閲覧ページの関連情以上の Web ページを閲覧すると，検索行動の区切りとして区報を得たい時にキーワード検索やニュース検索，Wikipedia 検切りアチーブメントの達成通知を提示する．さらに，閲覧 Web索の機能を用いて数回のタッチ操作で調べることができる．望ページから抽出した特徴語を元に，周辺知識につながる具体的

月ら [5] は検索結果におけるランキング変動に着目し，ユーザな検索クエリがクエリアチーブメントとして提示される．ユーの求めるキーワードを提示する手法を提案している．

ザにはこのまま検索を続けるか，提示された検索クエリを使っこのように，推薦キーワードを提示して検索支援を行う研究て検索するかの選択肢が与えられる．

は多く存在するが，ユーザの検索行動の変容を目的とする研究

この 2 種類のアチーブメントを適切なタイミングで提示するは少ない．本研究では，検索行動中における区切りを与えるこことで，ユーザの検索行動を妨げることなく，効率よく周辺知とで，より自然に周辺知識獲得の機会を与える提示手法につい識につながる検索行動を促すことが可能となる．て検討する．

2. 2 ゲーミフィケーション
ゲーミフィケーションとは，ゲームの特性をゲーム以外の分野に利用して課題を解決する概念として定義される．ゲーミ

3. 2 使 用 例
検索行動アチーブメントは，複数の Web ページを何度も閲覧することで調査対象についての情報を得るような調査学習型検索タスクにおいて有用であると考えられる．

フィケーションについてすべてを網羅的に定義することは難し

事前知識を持たない検索トピックについて検索する際，最初いが，ゲームの持つ楽しさや中毒性，試行錯誤を誘発する性質

はクエリを入力することができても，その後知識を広げるためなどにより動機付けを行う効果が期待できる [6]．に，どのようなキーワードを用いて検索すればいいのかわから近年，ゲーミフィケーションによる課題解決の効果が注目さない．そこで検索行動アチーブメントが，ある程度検索トピッれ，研究が盛んに行われている．近藤ら [7] は世帯の電力削減

クについて調べたところで区切りを入れ，周辺知識につながのために電力消費量を可視化することに加え，世帯の消費量かる検索クエリを提示することで，検索トピックについての知識ら達成条件の難易度を調整することを可能にしたゲームシステを広げることができると考える．例えば，Google Pixel3 （注 2）ムモデルを提案している．町田ら [8] は高品質な関連語知識をについて検索しているユーザがいた場合，検索クエリとして確保するために大規模コーパスから自動獲得した関連語知識の“Pixel3” と入力して検索を始めることが考えられる．しかし，質を，対話の連想ゲームを用いて評価する手法を提案している．

事前知識として Pixel3 の周辺知識につながる検索クエリを知従来手法では，すべての関連語群に対して人力による評価をすらない場合，それ以上クエリを入力することができないため，るためにクラウドワーカーを使ってしまい，多くの時間とコス最初の検索結果を順次閲覧することになる．検索結果としてトが掛かる．そこに，ゲーミフィケーションを利用し，関連語は Pixel3 に関する様々な記事が表示される．ユーザは検索結を評価することで，本当に修正する必要がある語だけに絞り込

果のタイトルを上から順に閲覧するが，それらの記事には同じみ，コスト削減と高品質な関連語知識の獲得を可能にした．

ような内容が書かれていることも少なくない．そこで、Pixel3

ゲーミフィケーションは学習支援の分野においても様々な効についての Web ページを 5 件閲覧したユーザに対し，「Pixel3果が期待できる．大城ら [9] は従来のリーディング Web アプリについての記事を 5 件閲覧する」というアチーブメントの達成

ケーションにゲーミフィケーションを取り入れ学習者の学習継通知が提示される．ここでユーザは，その通知を無視してこの続効果向上を目指している．初谷ら [10] によると，ゲームの種まま検索を続けるか，クエリアチーブメントを閲覧し，他の周類によって期待できる効果は違い，ここではパズルゲームと体辺知識につながる検索クエリで，検索をし始めるか選択するこ感型ゲームの学習者にもたらす効果の相違が述べられている．とができる．具体的には，区切りアチーブメントでは「Pixel3

このように，ゲーミフィケーションは様々な分野で問題解決（注 2）：https://store.google.com/jp/product/pixel 3

考えられる．例えば，ドイツへ観光に行くユーザが旅行の事前知識を得るために “ドイツ観光” というクエリで検索し，検索
図2

達成通知の提示例

結果からドイツの観光地に関する Web ページばかりを閲覧していたとする．ドイツ観光というクエリの検索結果には観光地以外にもお土産や文化など他のトピックに関する Web ページが存在すると考えられる．そこで，ドイツの観光地に関する Web ページを 5 件閲覧した時に，「ドイツの観光地に関するWeb ページを 5 件閲覧する」という区切りアチーブメントの達成通知を提示する．通知を受け取ったユーザは観光地に関する Web ページを 5 件閲覧したと気づくことができ，同じような内容の Web ページばかりを閲覧することを回避するきっか
図 3 アチーブメントの提示例

けを与える．
本稿では，シンプルな達成条件による区切りを与えることをのカメラについての記事を 5 件閲覧する」，クエリアチーブメ
ントではユーザの閲覧 Web ページから抽出した特徴語を元に「“Pixel3 Titan” を検索する」といったアチーブメントが提示される．ユーザは興味を持ったクエリアチーブメントを次の検索クエリとし，周辺知識獲得のための検索行動を開始すると考えられる．
システムの実装は Web ブラウザの拡張機能として考えている．ユーザに対して，Web 検索をしているとブラウザの右上にアチーブメントの達成通知としてバッチが提示される．この達成通知の提示例を図 2 に示す．また，拡張機能のアイコンをクリックすることにより，アチーブメント一覧を確認することができる．アチーブメント一覧の提示例を図 3 に示す．これにより，達成通知による検索行動中の区切りと，周辺知識につながる他の検索クエリが思い浮かばないときなどにアチーブメントの一覧からクエリアチーブメントを確認することで，周辺知識獲得のための検索行動アチーブメントを実現する．

3. 3 区切りアチーブメント
区切りアチーブメントとは，ユーザの検索行動中に達成通知によって区切りを与えるためのアチーブメントである．シンプ
ルな達成条件として「検索結果を 5 件閲覧する」や，「新出語を30 語閲覧する」などが考えられる．これは，特定のキーワードでの検索に集中してしまい，同じような内容の Web ページばかりを閲覧することで，効率よく情報検索が行えていない場合に有用である．
例えば，ドイツへ観光に行くユーザが旅行の事前知識を得るために “ドイツ観光” というクエリで検索し，検索結果から 5件の Web ページを閲覧した時に，「検索結果から Web ページを5 件閲覧する」という区切りアチーブメントの達成通知を提示する．通知を受け取ったユーザは検索結果から 5 件閲覧したと気づくことができ，欲しい情報が得られていない場合，他の検索クエリで検索したほうがいいかと考える．
「検索結果を 5 件閲覧する」のようなシンプルな達成条件によって，一連の検索行動中に区切りをいれることで，自分の検索行動を振り返る機会を与えることができる．
また，閲覧 Web ページの偏り具合を監視し，的確な区切り例に説明するが，前述のように達成条件を複雑化させ，的確な区切りアチーブメントを生成することで，本当に必要な場合にだけ達成通知による区切りを与えることが効果的である．

3. 4 クエリアチーブメント
クエリアチーブメントとは，ユーザの閲覧履歴を元に検索トピックの周辺知識につながる具体的な検索クエリを提示するアチーブメントである．
この提示には，知識を広げる目的があり，知識の広げ方には「詳細化」と「汎化」の 2 種類があると考えられる．まず，詳細化とは，閲覧履歴から 2 つの異なるトピックに関連する語を特徴語として抽出し，“[元のクエリ] [特徴語]” をクエリとして検索することで検索トピックに対して知識を広げることを目的としたクエリである．汎化とは，“元のクエリの上位語” をクエリとすることで検索トピックより上位トピックについて知識を広げることを目的としたクエリである．ここでは，詳細化のクエリアチーブメントの生成を説明する．
まず，提示する具体的な検索クエリの生成にあたって，クエリアチーブメントに用いる周辺知識につながる特徴語を，ユーザの閲覧した Web ページから抽出する．本稿では，以下の手順で特徴語を抽出する．
（ 1 ） 閲覧 Web ページのテキストから形態素解析を行い，名詞を抽出（ 2 ） 名詞を TF-IDF 値による順位付けを行い，上位 N 語を候補語として取得（ 3 ） 検索クエリと候補語のそれぞれの関連語集合を取得し，Jaccard 係数を用いて関連度を算出（ 4 ） TF-IDF 値と関連度を乗算したもので候補語の順位付けを行い，上位 M 語を特徴語として抽出
なお，TF-IDF 値として，直近の閲覧 Web ページ K 件分からある単語の出現数と全単語数から算出した TF 値と，日本語版 wikipedia（注 3）内での出現ページ数から算出した IDF 値を用いた．
関連語集合を生成するために関連語を取得する方法としては様々な手法が考えられるが，本稿では以下を検討する．

•手法 1：kizAPI から取得する手法を入れることで，さらに効率よく検索することが可能になると（注 3）：https://ja.wikipedia.org/wiki/メインページ

表 1 抽出した特徴語
検索キーワード

特徴語

イプシロンロケット 衛星，キューブサット，JAXA，ロケット，イプシロン，内之浦，HIIA，シナジー，号機，実証
インフルエンザ

感染，ウイルス，症状，流行，風邪，発熱，発症，予防，高熱，脳症，咳

ゾフルーザ

タミフル，インフルエンザ，薬，リレンザ，処方，嘔吐，副作用，新薬，服用

はやぶさ 2

リュウグウ，小惑星，着地，JAXA，探査，天体，ページ，先頭，月，宇宙，MASCOT，MINERVAII，日

バンクシー

シュレッダー，作品，アート，オークション，よう，グラフィティ，少女，展示，Banksy，グラフィティアーティスト

ホワイトアウト

雪，当別，登山，雪山，視界，℃，アウト，真っ白，HACK，把握，YAMA，こと

芥川賞

古市，氏，選考，受賞，直木賞，ニムロッド，2019，上田，ワイドナショー，賞，さん，真藤

冬キャンプ

キャンプ，冬，テント，ストーブ，おすすめ，シュラフ，料理，焚き火，必需

辺野古

埋め立て，沖縄，県民，県，投票，基地，署名，反対，土砂，琉球新報，自民，日，移設

北方領土

ロシア，返還，条約，安倍，島，歯舞，択捉島，千島，大臣，北方，色丹島，領土，プーチン
表 2 特徴語の精度

kizasi suggest1 suggest2 suggest3 snippet10 snippet25 snippet50 TF-IDF
イプシロンロケット

1.0

1.0

1.0

0.8

1.0

1.0

0.8

0.8

インフルエンザ

1.0

1.0

0.8

0.8

1.0

1.0

1.0

1.0

ゾフルーザ

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

はやぶさ 2

0.6

0.4

0.8

0.6

0.60.6

0.4

0.4

バンクシー

0.8

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

ホワイトアウト

0.6

0.2

0.6

0.4

0.6

0.6

0.6

0.2

芥川賞

0.8

0.6

0.6

0.8

0.8

0.8

1.0

0.6

冬キャンプ

1.0

0.6

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

1.0

辺野古

1.0

1.0

1.0

1.0

0.8

0.8

1.0

0.8

北方領土

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

平均

0.88

0.78

0.86

0.82

0.86

0.86

0.86

0.78

•

手法 2：Google サジェストから取得する手法覧したと仮定した関連 Web ページを 5 件ずつ用意した．候補•

手法 3：検索結果スニペットから取得する手法

語は 50 語とし，各検索キーワードとその関連 Web ページから，手法 1 は kizasi.jp（注 4）から提供されている kizAPI の関連語特徴語を 5 語ずつ抽出した．関連語の取得には，手法 1，手法検索で取得できる最大 60 語の単語を関連語として取得する．1

2 の 1 階層サジェスト，2 階層サジェスト，3 階層サジェストの日，1 週間，1ヶ月から指定した期間内からブログエントリーかパターン，手法 3 の検索結果 10 件，25 件，50 件のパターンのら関連語を収集する．本稿では，1ヵ月のものを用いた．ここ7 手法を用いた．各手法で抽出された特徴語について，評価をで取得される関連語とは，“キーワードと同一文脈 (キーワード行う．各検索キーワードにおいて，各手法で抽出された特徴語を含む文及びその前後 1 文) の中で，2 回以上語られた語”（注 5）

上位 5 語をまとめた特徴語一覧を表 1 に示す．

である．

まず，各手法で抽出された特徴語の精度を評価するにあたり，

手法 2 では対象のキーワードでサジェストされた語を関連語正解データを作成した．クラウドソーシングを用いて，各検索として取得する．このとき，さらに取得した関連語でサジェス

キーワードに対し 10 人の被験者を集め，調査を行った．具体トされた語を追加した関連語集合を「2 階層サジェスト」の関的には，被験者はそれら各検索キーワードの関連 Web ページ連語集合と定義する．

5 件を閲覧した後，各手法で抽出された特徴語の一覧から，閲（注 6）

手法 3 では Bing Web Search APIを使って取得した対象

覧した Web ページに関係する語をすべて選択した．8 人以上のキーワードの検索結果のスニペット文から候補語の取得手順が関連すると回答した特徴語を正解データとして，各手法で取を用いて 50 語の関連語として取得する．

得した特徴語の適合率を，分母を特徴語の取得数，分子を正解

4. 特徴語の精度に関する評価実験データと一致した特徴語数として算出した．

4. 1 特徴語の評価とその考察

ここでは，「イプシロンロケット」，「インフルエンザ」，「ゾフ適合率の算出結果を表 2 に示す．行ごとに各検索キーワードルーザ」，「はやぶさ 2」，「バンクシー」，「ホワイトアウト」，「芥と各手法における全検索キーワードの平均値を示し，列ごとに川賞」，「冬キャンプ」，「辺野古」，「北方領土」の 10 個の検索手法 1(kizasi)，手法 2 のサジェスト 1〜3 階層 (suggest1〜3)，

キーワードとユーザがそれらをクエリとして検索したときに閲手法 3 の検索結果 10 件，25 件，50 件 (snippet10，snippet25，snippet50)，TF-IDF，それぞれの適合率である．なお，TF（注 4）：http://kizasi.jp/（注 5）：http://kizasi.jp/tool/kizapi.html（注 6）：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/bing-web-search-api/

IDF は関連度を用いずに候補語をそのまま用いた場合の精度として参考にするために，全手法で得られた特徴語を TF-IDF 値

表 3 関連度が 0 もしくはの算出不可な正解データ数

kizasi suggest1 suggest2 suggest3 snippet10 snippet25 snippet50
イプシロンロケット

3444110

インフルエンザ

1422000

ゾフルーザ

0432

100

はやぶさ 2

38

53000

バンクシー

3000

4

30

ホワイトアウト

4

54

3

3

31

芥川賞

2

664000

冬キャンプ

331

1

100

辺野古

1

7640

10

北方領土

0

32

1000

2.0

4.4

3.3

2.4

1.0

0.80.1

平均順に並べ，上位 5 語を用いて適合率を算出した．

解データとして得られたが，クエリアチーブメントとして “冬結果から，各手法の精度は高い順に kizasi，次に，snippet10，キャンプ キャンプ” で検索をしても，「キャンプ」は「冬キャンsnippet25，snippet50，suggest2 が同列，そして，suggest3，プ」に包含される語であるために，「冬キャンプ」そのものに関suggest1 となった．候補語から特徴語を絞り込む上で関連度がする Web ページばかり検索結果に出現してしまう．今回は詳的確に表されているかを確認するために TF-IDF と比較する．

細化を行うクエリアチーブメントとしての特徴語を評価してい「はやぶさ 2」「，ホワイトアウト」「，芥川賞」のような TF-IDF でるためこのような特徴語は望ましくない．今回の詳細化としての値が低いキーワードにおいても，suggest1 以外では TF-IDFのクエリアチーブメントを想定し，特徴語とするため適さないでの値よりは高いことが確認できることから，各手法で算出しが，「キャンプ」は「冬キャンプ」の上位語であると考えられる．

た関連度で適切に補正することができていると考えられる．

このような上位語は “キャンプを検索する” のように単体のク

一方，抽出の網羅性の評価としては，再現率を用いることがエリとして提示することで，汎化としてのクエリアチーブメン

一般であるが，正解となるすべての特徴語を予め決定するのはトを生成することが可能となる．すなわち，どちらに適した語困難である．そこで，本実験では，全手法で得られた正解のうであるかを判断できるようにすることで，さらなる周辺知識獲

ち，関連度が 0 もしくは関連語が得られなかった数を表 3 に示得の期待ができる．

し，網羅性について議論する．kizasi は kizAPI を利用するこ

一方で，「はやぶさ 2」では「MASCOT」や「MINERVAII」とにより，1 回の Web アクセスで，ブログエントリーから網を特徴語として抽出した．これらは今回の調査では正解データ羅的に最大 60 語の関連語を取得できる．しかし，その性質上，として扱われなかったが，「はやぶさ 2」に搭載されている着陸

最近 1ヵ月以内の話題ではない語に関して，関連語が取得でき機などの機械の名前を示していることから，詳細化のアチーブない場合も存在した．そのため，ニュースなどの時事トピックメントでは適切である可能性がある．今回の実験では，関連性やブログ記事に用いられやすいトピックにおいて，関連語集合のみを評価して正解データを作成したが，検索結果を含めて正を作る上では問題なく関連語を取得できることが多いが，これ解データを作成することで，より適切な評価が可能であると考に当てはまらない場合，関連度による補正が難しいことが考ええられる．

られる．suggest で得られる関連語は，候補語に対しての関連性が高い語が多く，元の検索クエリの関連語と共通する語が少なかったと考えられる．

5. お わ り に本研究では，周辺知識獲得のための検索行動アチーブメント結果から，suggest は最も関連度を算出できる語が少ないを提案した．ユーザの検索行動に区切りを与える区切りアチーことが確認できる．kizasi は snippet よりは多かったが，sug-ブメントと，周辺知識につながる具体的な目標を提示するクエgest よりは網羅できていることが確認できた．また，suggest1，リアチーブメントの 2 種類の検索行動アチーブメントを定義しsuggest2，suggest3 のように関連語数を増やした場合や，snip-た．また，クエリアチーブメントの具体的な検索クエリに用いpet10，snippet25，snippet50 のように取得するテキスト量をる特徴語の抽出方法について評価実験を行った．

増やした場合など語数を増やすことで，より網羅的に関連度を算出できることが確認できた．

評価実験の結果では，精度の観点からは，ブログなどから関連語を取得する kizAPI を用いた手法が有効であり，関連度を4. 2 クエリアチーブメントとしての考察

網羅的に算出し幅広く特徴語を抽出する観点からは，検索スニ

特徴語の精度は，検索キーワードとの関連の有無を被験者のペットを用いた手法が有効であることを確認した．

回答から作成した正解データを元に評価を行った．正解データ

今回の特徴語の評価では，抽出した特徴語と関連 Web ペーとして得られたが，詳細化のクエリアチーブメントとしてはジとの関連性の調査で得た被験者の回答を元に正解データを作不適切なものもあった．一例として，「冬キャンプ」では「キャ成した．しかし，実際にクエリアチーブメントには，ユーザがンプ」という特徴語が抽出された．これは特徴語としての正気づかなかったり，知らなかったりするような話題に繋がるようなクエリを提示できることが望ましい．そのため，特徴語を正確に評価するために意外性の観点からも評価していく必要があると考えている．
今後は閲覧 Web ページのトピックの偏りを検知して達成通知をするトピック検知型区切りアチーブメントを検討していく．
また，検索行動アチーブメントを検索機会が多いと考えられるモバイル端末も併せて実装し，アチーブメントの提示による効果の検証や，動作時の問題について解決する予定である．

謝辞

本研究の一部は，平成 30 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

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